Stable Diffusion AI绘画创意与实战

　　《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》是一本关于AI 绘画工具Stable Diffusion 的教程，旨在分享通过AI 绘画工具生成各种理想图片的方法，介绍人工智能在绘画领域的应用与突破。《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》共13 章，详细探讨了AI 绘画工具Stable Diffusion 的主要内容和价值。第1 章介绍AI 绘画的发展，从Stable Diffusion 的出现到广泛使用从第2 章开始介绍Stable Diffusion 的基础应用。第3 章至第7 章详细讲解Stable Diffusion 的应用，包括文生图、图生图、脚本使用、附加功能及常用插件。第8 章至第12 章介绍AI 绘画落地应用案例。第13 章简单讨论AI 绘画的技术伦理与艺术审美。读者通过学习本书可以了解到AI 绘画的最新发展，掌握关键技术，并将其应用于自己的艺术创作中，从而开拓新的艺术风格。《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》适合美术及设计专业的学生与相关工作人员及AI 绘画技术爱好者学习、参考。

　　孟德轩/ 硕士B站Al板块头部博主AI教育先行者，累计培训学员5万 十方教育AI课程负责人德普道信息技术有限公司CEO阿里巴巴 DESIGN认证AIGC培训讲师济宁电视台AI技术顾问

软件基础篇 第1章 初识AI绘画——Stable Diffusion 1.1　AI绘画简史 1 1.1.1　现代AI技术的发展 1 1.1.2　Stable Diffusion 的发展 2 1.2　Stable Diffusion与其他AI绘画工具比较 2 1.2.1　Stable Diffusion 3 1.2.2　Midjourney 3 1.2.3　DALL-E2 4 1.2.4　Firefly （萤火虫） 5   第2章 Stable Diffusion使用基础 2.1 下载与安装 7 2.1.1 本地部署配置要求 7 2.1.2 软件安装 7 2.2 Stable Diffusion界面 13 2.3 生成自己的第一张AI图 13 2.4 扩散模型原理 14 2.4.1  模型是如何学习的 14 2.4.2 生成图片时，发生了什么 14 2.4.3 CLIP：图片和描述词的关系如何 建立15 2.5 五类模型辨析 15 2.5.1 大模型 16 2.5.2 embedding 18 2.5.3 hypernetwork 19 2.5.4 LoRA 21 2.5.5 VAE 23   第3章 妙笔生花：文生图 3.1　提示词 25 3.1.1　提示词功能 25 3.1.2　提示词写作思路 25 3.1.3　提示词语法 26 3.1.4　提示词辅助功能 26 3.1.5　提示词参考 27 3.2　图片采样 29 3.2.1　采样器基础原理 29 3.2.2　采样迭代步数 29 3.2.3　采样器的选择 29 3.3　面部修复与高清修复 31 3.3.1　面部修复 31 3.3.2　高清修复 32 3.4　分辨率与生成批次 33 3.4.1　高度与宽度 33 3.4.2　生成批次与每批数量 34 3.5　提示词相关性与随机种子 34 3.5.1　提示词相关性 34 3.5.2　随机种子 34 3.5.3　差异随机种子 34   第4章 点石成金：图生图 4.1　图生图模式 35 4.1.1　图生图提示词补充 35 4.1.2　图片上传 36 4.1.3　缩放模式 36 4.1.4　重绘幅度 38 4.2　绘图模式 38 4.2.1　绘图模式设计原理 39 4.2.2　绘画涂鸦与图片生成 39 4.3　局部重绘模式 40 4.3.1　局部重绘设计原理 40 4.3.2　蒙版模糊 41 4.3.3　蒙版模式 42 4.3.4　蒙版蒙住的内容 43 4.3.5　重绘区域 44 4.3.6　仅蒙版模式的边缘预留像素 44 4.4　局部重绘（手涂蒙版）模式 45 4.4.1　手涂蒙版UI 46 4.4.2　蒙版透明度 46 4.5　局部重绘（上传蒙版）模式 47 4.5.1　局部重绘（上传蒙版）设计原理 47 4.5.2　上传蒙版格式 47   第5章 脚本使用 5.1　X/Y/Z图表 49 5.1.1　设计原理 49 5.1.2　轴类型和值 49 5.1.3　参数设置 50 5.2　提示词矩阵 52 5.2.1　语法 52 5.2.2　参数设置 53 5.3　批量载入提示词 53   第6章 附加功能 6.1　图片高清放大 55 6.1.1　放大算法1 55 6.1.2　放大算法2强度 56 6.2　面部马赛克修复还原 56 6.2.1　GFGAN 56 6.2.2　CodeFormer 57 6.3　图片信息提取 58 6.4　提示词反推的三种模式 58 6.4.1　CLIP反推提示词 58 6.4.2　DeepBooru反推提示词 59 6.4.3　Tag反推提示词 59   第7章 常用插件扩展讲解 7.1　ControlNet 61 7.1.1　ControNet的安装 61 7.1.2　参数详解 62 7.1.3　线条约束 64 7.1.4　深度约束 72 7.1.5　法线约束 75 7.1.6　色彩分布约束 75 7.1.7　姿势约束 76 7.1.8　内容约束 82 7.1.9　Shuffle 84 7.1.10　Tile 84 7.1.11　局部重绘 85 7.1.12　IP2P 85 7.1.13　Reference 86 7.2　segment anything 86 7.2.1　如何安装 86 7.2.2　如何使用 86 7.3　Tag自动补全 88     案例实战篇 第8章 游戏行业应用 8.1　角色多视图设计 90 8.1.1　二次元角色多视图设计 90 8.1.2　卡通角色多视图设计 91 8.2　游戏原画生成 92 8.2.1　原画生成 92 8.2.2　游戏场景设计 93 8.3　游戏图标设计 95   第9章 电子商务行业应用 9.1 随机AI模特生成 96 9.2 指定AI模特脸部特征 97 9.3  AI图片高清放大/修复  99   第10章 插画行业应用 10.1 线稿生成 100 10.1.1 案例1：写实风格场景线稿 100 10.1.2 案例2：动漫风格场景线稿 102 10.2 草稿上色/图转草稿 104 10.2.1 案例1：漫画人物上色 104 10.2.2 案例2：漫画场景上色 106 10.3 小说插图（单人与多人） 107 10.3.1 案例1：单人小说插图 108 10.3.2 案例2：多人小说插图（1） 110 10.3.3 案例3：多人小说插图（2） 114 10.4 图片扩充 117 10.5 AI辅助海报生成 119   第11章 建筑行业应用 11.1　室内设计（无线稿） 121 11.2　室内设计（有线稿） 122 11.3　建筑设计 125 11.3.1　案例1：单体人视图 125 11.3.2　案例2：建筑半鸟瞰 127 11.3.3　案例3：景观类 129   第12章 其他行业应用 12.1 照片修复 131 12.2 图片风格转换 132   第13章 AI绘画的技术伦理与艺术审美 13.1 AI绘画技术的版权争议 135 13.2 AI绘画技术的肖像权争议 135 13.3 AI绘画技术引发行业就业形势变化 136 13.4 预防AI绘画在诈骗领域的应用 137 13.5 工作重心的转变：从创作到选择 137 13.6 变化中的永恒：思想文化与艺术审美 138 13.7 从机器学习到以人为本 138